💻Matlab计算均方误差MSE的三种方法💡
发布时间：2025-04-03 09:45:15来源：
均方误差（Mean Squared Error, MSE）是衡量预测值与真实值之间差异的重要指标，在数据分析和机器学习中广泛应用。今天给大家分享三种用Matlab计算MSE的方法，快来收藏吧！💪
第一种：基础公式法
直接使用MSE的基本定义进行计算，即所有误差平方的平均值。代码如下：
```matlab
diff = y_true - y_pred; % 计算误差
mse = mean(diff.^2); % 平方取均值
```
第二种：利用内置函数
Matlab提供了简洁的`mse()`函数，直接一步到位！例如：
```matlab
mse_value = mse(y_true, y_pred);
```
简单高效，适合快速实现！🎯
第三种：自定义循环法
通过手动遍历数据集，逐步累加误差平方值并求平均，虽然繁琐但有助于深入理解原理：
```matlab
n = length(y_true);
mse = sum((y_true - y_pred).^2) / n;
```
无论选择哪种方式，计算MSE都能帮助我们评估模型性能。快试试吧！🚀
Matlab MSE 数据分析
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